|
Kategorie: Diplomové, bakalářské práce |
Tento dokument chci!
Cílem této práce je vytvořit program schopný implementovat metriku CPqD-IESpro hodnocení kvality videosekvencí v prostředí MATLAB. Tato metrika je popsánav doporučení ITU-R BT.1683 pro metody objektivního měření kvality videosekvencíve standardním rozlišení vysílaném digitální televizí v reálném čase s plnou referencí. Hodnocení kvality videa je vypočítáno na základě objektivních parametrův závislosti na segmentaci obrazu. Měřené videosekvence jsou segmentací rozčleněnydo oblastí hran, ploch a textur. Objektivní parametry jsou přiřazeny ke každé z těchto oblastí. Vztah mezi každým objektivním parametrem a subjektivním hodnocenímkvality je aproximován křivkou, která je výsledným odhadem úrovně kvality pro každý parametr.
1
0 80
-5
15
35
55
75
VQR [%]
DMOS[%]
ZV 9
DMOS 26,477 3,333 8,176 38,909 9,301 41,683 0,307 28,544 17,544
m 0,281 0,039 0,109 0,138 0,101 0,158 0,037 0,183 0,098
33
.2, ale velmi
záleží jakou obrazových složek nebo jedná. Algoritmus
metriky ale řídí velikostí objektivního parametru proto považuje tuto video-
sekvenci jako nejkvalitnější. Nebo nastává přesně opačná
situace, kdy jsou hodnoty parametrů objektivních měření malé subjektivní
hodnocení dosahuje vysokých hodnot. Podobné průběhy popisující vliv
naměřených parametru odhad VQR jako jsou obr. 3. Tabulka 3.3: Odhad kvality VQR pro videosekvenci č.3: Porovnání DMOS parametrů pro videosekvenci č. Pokud jsou brány úvahu reálné hodnoty naměřené během objektivních měření,
pak stav nasycení velmi nepravděpodobný.uvedených křivek vyplývá, čím větší velikost parametru objektivního
měření tím vyšší vypočítaný odhad kvality VQR. 3.
Obr.
Velmi dobře vidět při odhadu kvality VQR pro videosekvenci číslo jedna,
která obsahuje statický obraz koruny stromu. tohoto důvodu metrika navrhuje poměrně nepřesné
odhady kvality VQR pro nehodnocené videosekvence referenční videosekvence číslo
jedna, jak ukazuje obrázek 3.1 nějaké odchylky přímky ideálních hodnot je
to způsobeno tím, znehodnocená videosekvence naměřené parametry objek-
tivních měření které nabývají relativně velkých hodnot přitom subjektivní
hodnocení kvality přisuzují videosekvenci nízké hodnoty.
Pokud jsou tedy grafu obr.2 lze sledovat všech
videosekvencí databázi. 3.
Tab. 3. Ohled musí být brán
i klasifikované oblasti během segmentace.3. Křivky mají počátku velkou
strmost, ale potom dochází zvolnění růstu, některých případech dokonce na-
sycení. Neboť hodnoty parametrů objektivních
měření většiny měřených videosekvencí pohybovaly hodnoty 0.1
Ačkoli velikost objektivního parametru pro první znehodnocenou video-
sekvenci (ZV nejvyšší, odpovídající subjektivní hodnocení nejvyšší není.3 porovnává subjektivní
hodnocení DMOS parametry mi,j pro znehodnocené videosekvence (ZV) referenční
videosekvence číslo jedna, kde mi,j jsou objektivní parametry změřené pro jasovou
složku plošných oblastí, 1
